第四届全国数据安全职业技能竞赛（数据安全管理员赛项）题库_3

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在机器学习安全领域，为了测试模型对恶意扰动的抵抗能力，研究人员设计了多种对抗攻击方法。（）是典型的对抗攻击技术，用于生成对抗样本以挑战模型的鲁棒性。

在神经网络模型鲁棒性认证领域，CROWN-IBP作为一种先进的验证方法，其核心创新在于将（）两种技术进行有机结合。

假设一个攻击者正在实施回音室攻击，当模型略微放松警惕，生成了一段处于灰色地带的内容后，攻击者最应该采取的下一步是（）。

《中华人民共和国数据安全法》维护数据安全，应当坚持（），建立健全（），提高（）。

多模态大模型在处理不同类型数据（如图像、文本、音频）时，由于模态间的特征融合机制存在潜在漏洞，攻击者可能通过跨模态对抗样本干扰模型判断。这种攻击方式主要利用了（）。

机器学习模型“过拟合”最可能导致的安全隐患是（）。

以下关于DOS攻击的描述，下列说法正确的是（）。

（）是MCP协议试图解决的关键隐私问题。

（）方式主要用于对强化学习（RL）策略进行攻击。

根据GB/T 45574-2025《数据安全技术敏感个人信息处理安全要求》，当处理者将生物识别信息用于身份识别时，应（）。

决定局域网特性主要技术有：传输媒体，拓扑结构和媒体访问控制技术，其中最重要的是（）。

在零知识证明系统的技术选型中，zk-STARKs相较于zk-SNARKs最显著的技术突破体现在（）关键特性上。

在数据源安全评估中，多种方法可以用于检测和评估数据源的安全性。数据源安全评估中，（）不是评估方法。

在对抗性攻击中，攻击者可以通过构造特定的输入来绕过模型的安全防护机制。那么，（）攻击可以通过构造对抗性后缀绕过安全防护。

在联邦学习模型更新过程的隐私保护中，（）的方法主要用于防止模型参数泄露。

在数据集成过程中，最能体现系统间映射一致性的是（）。

（）的方法不可以在一定程度上防止CSRF攻击。

网盘是非常方便的电子资料存储流转工具。不仅不占用空间，而且在任何电脑上都能访问，下面这些使用网盘的做法中，（）会造成个人隐私信息泄露的风险。

在提升机器学习模型抵抗恶意攻击和噪声干扰能力方面，下列选项中，（）技术被广泛采用以增强模型的鲁棒性。

在大模型应用中，（）技术旨在通过连接外部知识源来提高大模型的回答真实性。

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